賬號(hào)集中管理
數(shù)據(jù)自動(dòng)監(jiān)測(cè)
運(yùn)營(yíng)效果評(píng)估
任務(wù)考核排名
矩陣風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)
內(nèi)容資產(chǎn)留存
看趨勢(shì)，了解品牌聲量
聽(tīng)聲音，洞察用戶(hù)偏好
管聲譽(yù)，發(fā)現(xiàn)品牌正負(fù)面輿情
做對(duì)比，明確競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)
留存投放資產(chǎn)
復(fù)盤(pán)投放效果
優(yōu)化投放策略
擴(kuò)寬行業(yè)視角
新榜訊 1 月 10 日，微軟亞洲研究院的全華班研究團(tuán)隊(duì)重磅推出 rStar-Math 算法，此創(chuàng)新推理方法大幅提高了小型語(yǔ)言模型（SLMs）處理數(shù)學(xué)問(wèn)題的能力。在 MATH 基準(zhǔn)測(cè)試中，rStar-Math 讓 Qwen2.5-Math-7B 模型的準(zhǔn)確率由 58.8%飆升至 90.0%，成功超越 OpenAI 的 o1-preview 模型。 據(jù)悉，該技術(shù)借助蒙特卡洛樹(shù)搜索（MCTS）模擬人類(lèi)的“深度思考”，還要求模型在輸出時(shí)同步給出自然語(yǔ)言的推理步驟及 Python 代碼。歷經(jīng)四輪自我演進(jìn)，rStar-Math 在多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試中收獲顯著成果，在美國(guó)數(shù)學(xué)邀請(qǐng)賽（AIME）中解決了 53.3%的問(wèn)題，表現(xiàn)位居同類(lèi)型的前 20%。 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2501.04519
